著者
片桐 恭弘 石崎 雅人 伝 康晴 高梨 克也 榎本 美香 岡田 将吾
出版者
日本認知科学会
雑誌
認知科学 (ISSN:13417924)
巻号頁・発行日
vol.22, no.1, pp.97-109, 2015-03-01 (Released:2015-09-15)
参考文献数
20

Conversational interactions contribute not only to the sharing of information and establishment of consensus but also to the construction and sustenance of mutual trustamong conversational participants in our daily lives. The interrelationship betweentrust and conversational interactions has not been studied extensively in cognitive sci-ence. One reason for this lack of research is the fact that a study of social emotions suchas trust requires real fields, since social emotions in their natural, non-artificial formsare not readily observable in laboratory settings. We introduce a notion of concernalignment to describe the surface conversational processes toward mutual trust forma-tion. Focusing on medical communications as our research field, we collected healthguidance conversations between nurses and patients who were diagnosed as havingmetabolic syndrome, and we provide a qualitative analysis of the structure of conver-sations in terms of a set of dialogue acts we propose for the description of concernalignment processes. We demonstrate that the idea of concern alignment enables us tocapture and elucidate both the local and the global structures of mutual trust formationin conversational consensus-building processes. We also discuss underlying mechanismsconnecting concern alignment and mutual trust.
著者
岡田 将吾 松儀 良広 中野 有紀子 林 佑樹 黄 宏軒 高瀬 裕 新田 克己
出版者
一般社団法人 人工知能学会
雑誌
人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)
巻号頁・発行日
vol.31, no.6, pp.AI30-E_1-12, 2016-11-01 (Released:2016-11-02)
参考文献数
22
被引用文献数
1

This paper focuses on developing a model for estimating communication skills of each participant in a group from multimodal (verbal and nonverbal) features. For this purpose, we use a multimodal group meeting corpus including audio signal data and head motion sensor data of participants observed in 30 group meeting sessions. The corpus also includes the communication skills of each participant, which is assessed by 21 external observers with the experience of human resource management. We extracted various kinds of features such as spoken utterances, acoustic features, speaking turns and the amount of head motion to estimate the communication skills. First, we created a regression model to infer the level of communication skills from these features using support vector regression to evaluate the estimation accuracy of the communication skills. Second, we created a binary (high or low) classification model using support vector machine. Experiment results show that the multimodal model achieved 0.62 in R2 as the regression accuracy of overall skill, and also achieved 0.93 as the classification accuracy. This paper reports effective features in predicting the level of communication skill and shows that these features are also useful in characterizing the difference between the participants who have high level communication skills and those who do not.
著者
宮崎 勝 藤沢 寛 中川 俊夫 岡田 将吾 新田 克己
出版者
一般社団法人 人工知能学会
雑誌
人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)
巻号頁・発行日
vol.30, no.2, pp.429-439, 2015-03-01 (Released:2015-01-30)
参考文献数
17

The spread of Video on Demand (VOD) services is driving the creation of video viewing environments in which users can watch whatever they like, whenever they like. The recent appearance of social networking services (SNSs), moreover, is bringing big changes to the world of media by enabling anyone to become a disseminator of information. We are studying a platform that combines VOD and SNS to create ``horizontal links'' between program viewers, and to facilitate encounters with new programs. To investigate user behaviors on this platform, we built an SNS site called ``teleda,'' that enables program viewing by VOD, and conducted a large-scale, three-month verification trial with about 1000 participants. In this paper, we report on the relational analysis of teleda users' viewing and communication behaviors. In order to clarify how the users' communication structures relate to the viewing and posting behaviors on this system, we described the communication structures in terms of network structures, and ran a correlation analysis of network indicators and user behavior indicators such as viewing and posting. As a result, we revealed that relationships between the users' communication structures, viewing behaviors, and posting actions are characteristics of each program's genre.
著者
大本 義正 戸田 泰史 植田 一博 岡田 将吾 西田 豊明
出版者
人工知能学会
雑誌
人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)
巻号頁・発行日
vol.24, 2010

ファシリテーションによって議論を効果的かつ円滑に行なえることが知られているが、どのような情報に基づいて介入すべきかはよくわかっていない。本論文では上手なファシリテータが介入する直前の議論の状態と参加者の態度を、発散収束と視線・発話の有無に基づいて分析し、どのような状況でどのようなファシリテーション行動が行われるのかを検討した。この知見は、人間の会話への人工物による介入の実現に役立つと思われる。
著者
仁科 慧 岡田 将吾 新田 克己
出版者
人工知能学会
雑誌
人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)
巻号頁・発行日
vol.28, 2014

多様な性質の意見や引用を含んだ複雑な議論の、論理構造に関する分析を行う。この目的のため、モジュールベース議論フレームワークによる、議論の形式化を行い、この構造における性質や、それの議論分析への貢献についての考察を述べる。さらに、モジュールベース議論フレームワークに対応した議論解析ツールの展望を述べる。
著者
岡田 将吾
雑誌
人工知能
巻号頁・発行日
vol.30, no.4, pp.551-552, 2015-07-01
著者
岡田 将吾 賀 小淵 小島 量 長谷川 修
出版者
The Japanese Society for Artificial Intelligence
雑誌
人工知能学会論文誌 = Transactions of the Japanese Society for Artificial Intelligence : AI (ISSN:13460714)
巻号頁・発行日
vol.22, pp.493-507, 2007-11-01
被引用文献数
1

This paper presents an unsupervised approach of integrating speech and visual information without using any prepared data(training data). The approach enables a humanoid robot, Incremental Knowledge Robot 1 (IKR1), to learn words' meanings. The approach is different from most existing approaches in that the robot learns online from audio-visual input, rather than from stationary data provided in advance. In addition, the robot is capable of incremental learning, which is considered to be indispensable to lifelong learning. A noise-robust self-organized incremental neural network(SOINN) is developed to represent the topological structure of unsupervised online data. We are also developing an active learning mechanism, called ``desire for knowledge'', to let the robot select the object for which it possesses the least information for subsequent learning. Experimental results show that the approach raises the efficiency of the learning process. Based on audio and visual data, we construct a mental model for the robot, which forms a basis for constructing IKR1's inner world and builds a bridge connecting the learned concepts with current and past scenes.
著者
岡田 将吾 西田 豊明
出版者
日本神経回路学会
雑誌
日本神経回路学会誌 (ISSN:1340766X)
巻号頁・発行日
vol.17, no.4, pp.174-186, 2010-12-05 (Released:2011-02-07)
参考文献数
25

This paper describes an on-line incremental clustering approach called HMM Based SOINN (HBSOINN) for processing multi variable time-series data such as motion data of gestures. The SOINN (Self-Organizing Incremental Neural Network) is an incremental learning approach that is able to incrementally approximate the distribution of the input data by using efficient numbers of nodes and reporting the number of clusters. We enhanced SOINN by enabling it to cluster time-series data. Hidden Markov Model (HMM) is used to extract features of time-series data and to transform variable-length time-series data to fixed-dimensional data. Experimental results show that HBSOINN outperforms the comparative approach on an artificial data set and 26 kinds of isolated gesture data sets. Even though HBSOINN is an on-line incremental learning approach, it shows the same clustering performance that is evaluated based on the value of Purity and Normalized Mutual Information (NMI) as some state-of-the-art batch clustering approaches.
著者
片桐 恭弘 石崎 雅人 伝 康晴 高梨 克也 榎本 美香 岡田 将吾
出版者
日本認知科学会
雑誌
認知科学 (ISSN:13417924)
巻号頁・発行日
vol.22, no.1, pp.97-109, 2015

Conversational interactions contribute not only to the sharing of information and <br>establishment of consensus but also to the construction and sustenance of mutual trust<br>among conversational participants in our daily lives. The interrelationship between<br>trust and conversational interactions has not been studied extensively in cognitive sci-<br>ence. One reason for this lack of research is the fact that a study of social emotions such<br>as trust requires real fields, since social emotions in their natural, non-artificial forms<br>are not readily observable in laboratory settings. We introduce a notion of concern<br>alignment to describe the surface conversational processes toward mutual trust forma-<br>tion. Focusing on medical communications as our research field, we collected health<br>guidance conversations between nurses and patients who were diagnosed as having<br>metabolic syndrome, and we provide a qualitative analysis of the structure of conver-<br>sations in terms of a set of dialogue acts we propose for the description of concern<br>alignment processes. We demonstrate that the idea of concern alignment enables us to<br>capture and elucidate both the local and the global structures of mutual trust formation<br>in conversational consensus-building processes. We also discuss underlying mechanisms<br>connecting concern alignment and mutual trust.
著者
窪澤 駿平 渡辺 太郎 隅田 英一郎 岡田 将吾 新田 克己
出版者
一般社団法人 人工知能学会
雑誌
人工知能学会全国大会論文集 第29回全国大会(2015)
巻号頁・発行日
pp.2C1OS06a5, 2015 (Released:2018-07-30)

ニューラルネットワークにおいて,汎化性能向上のために深層構造が用いられる様になった.一方で,各層においてデータセットの大域的な特徴を捉えることが可能であれば,少ない層数でデータセットを表現可能である.そこで本研究では,級数展開に基づくネットワーク構造を用いることで大域的な特徴を捉え,さらに汎化性能を上げるために周波数領域での正則化を行うアプローチを提案する.
著者
中島 洋樹 岡田 将吾 新田 克己
出版者
一般社団法人 人工知能学会
雑誌
人工知能学会全国大会論文集
巻号頁・発行日
vol.2014, pp.3M35, 2014

<p>音楽推薦における楽曲特徴としてジャンル,年代,音響信号が考慮されている.また製作に携わるプロデューサ名,楽曲の元となるサンプル曲といった楽曲に関連深い情報や,他者による楽曲の評判情報も推薦に有用である.本研究ではwikipediaから楽曲に関連する情報を,自由に主観評価のタグを付与できるサイトlast.fmから楽曲の評判情報を獲得することで,多様な楽曲の推薦に利用できるデータベースを作成する.</p>
著者
窪澤 駿平 岡田 将吾 新田 克己
出版者
人工知能学会
雑誌
人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)
巻号頁・発行日
vol.26, 2012

本研究では,調停や交渉等の議論における行き詰まり時の特徴を,議論のテキストログから抽出し,行き詰まりを検出し,これを解消するためのリフレーミング発言を支援するシステムを開発する.行き詰まりは,近接した発言が指す話題が一定に定まらない等の特徴により検出する.そこでまずは,発言と話題の関連づけ等を用いた行き詰まりの検出と,話題遷移を視覚的に表現し,リフレーミング支援の基盤となるUIの開発を行う.
著者
杉本 真佐樹 岡田 将吾 新田 克己
出版者
人工知能学会
雑誌
人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)
巻号頁・発行日
vol.26, 2012

仲裁や交渉における議論を解析するためには,論点の関係や議論構造を把握することが重要である. 本稿では,言語情報だけでなく非言語情報まで用いて議論を解析し,議論構造を詳細に把握する手法を提案する. まず,発言に出現する単語の共起性に着目し,話題の推移を検出する.そして,推移のきっかけとなった発言と,その発言と同時に表出された身振りなどの非言語情報を統合的に利用し,発言の意味づけを分析する.
著者
岡田 将吾 長谷川 修
出版者
The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers
雑誌
電子情報通信学会論文誌 D (ISSN:18804535)
巻号頁・発行日
vol.J91-D, no.4, pp.1042-1057, 2008-04-01

本研究では,オンライン教師なし学習手法であるSelf-Organizing Incremental Neural Network (SOINN)を用いて各状態の出力分布を自己組織的に近似可能な時系列データの学習モデルを提案する.提案手法は従来手法であるストキャスティックDP法を拡張した新規の手法である.ストキャスティックDP法では各状態を一つの多次元正規分布で近似しているのに対し,提案手法では各状態の出力分布がSOINNによって自己組織的に近似される上,各状態の出力分布が詳細に近似されるため,時系列データの頑健なモデル化が可能となる.提案手法の有効性を検証するために,動画像から得られる動作及び音素を用いた認識実験を行った.HMM (Hidden Markov Model)及びストキャスティックDP法と認識精度を比較することで提案手法の有効性を示す.